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公開番号2025117381
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-12
出願番号2024012195
出願日2024-01-30
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
出願人富士フイルム株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G16H 30/00 20180101AFI20250804BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】学習データの収集、管理、及び運用を効率化できる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを得る。
【解決手段】情報処理装置20は、少なくとも1つのプロセッサを備え、プロセッサは、付帯情報が付帯された画像を、構造化データに変換し、構造化データに対してアノテーション情報を付与し、構造化データとアノテーション情報の組合せを用いて、入力を構造化データとし、出力をアノテーション情報とする学習モデルを学習させる。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサを備え、
前記プロセッサは、
付帯情報が付帯された画像を、構造化データに変換し、
前記構造化データに対してアノテーション情報を付与し、
前記構造化データと前記アノテーション情報の組合せを用いて、入力を前記構造化データとし、出力を前記アノテーション情報とする学習モデルを学習させる
情報処理装置。
続きを表示（約 930 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、
前記付帯情報が付帯された一連の画像群から、少なくとも１つの画像を抽出し、
抽出した前記画像を前記構造化データに変換する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記一連の画像群は、時系列に沿った複数の画像を含んで構成される動画像である
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、
前記一連の画像群のうち、予め定められた構造物の領域が含まれる前記画像を抽出する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記構造化データは、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）に準拠したデータである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、
ユーザによる前記アノテーション情報の入力を受け付ける
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、
前記構造化データに含まれる前記画像の関心領域を特定し、
特定した前記関心領域に基づいて、前記アノテーション情報を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記プロセッサは、
前記構造化データに含まれる前記付帯情報に基づいて、前記アノテーション情報を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記付帯情報に対して、当該付帯情報の変更、削除、及び追加のうち少なくとも１つを施した後、前記構造化データに変換する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
前記学習モデルの学習に用いられた前記構造化データとは異なる新規構造化データを、学習済みの前記学習モデルに入力することによって、前記新規構造化データに対する新規アノテーション情報を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、機械学習を用いた医用画像に対する診断支援に関する研究が行われている。一般的に、教師あり学習によって高性能な学習モデルを実現するためには、学習データとして、医用画像に対して対になるように定義されたアノテーションを大量に用意する必要がある。アノテーションとは、例えば、医用画像における病変及び構造物の位置、並びに、その性状及び診断に関する分類の情報を指し示すものである。また、医用画像内の情報に限定されず、被検体の年齢及び性別等の情報、並びに、他の検査結果等がアノテーションとして付与される場合もある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、患者情報の階層、医用画像の階層、及び所見情報の階層のように、各情報を階層構造で管理し、階層ごとにアノテーション情報を関連付けることによって、階層性及び関係性を適切に構築した学習データを供給することが開示されている。
【０００４】
また例えば、特許文献２には、内視鏡画像と所見診断情報とを紐づけて学習データを作成するための画面において、内視鏡画像を紐付けられた所見診断情報毎のグループに分類することによって、大量の学習データを容易に収集することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
国際公開第２０２０／１５３４９３号
国際公開第２０１９／２３０３０２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
近年、ＣＴ（Computed Tomography）装置、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、及び内視鏡等の各種の撮影装置（モダリティ）によって撮影された医用画像のそれぞれに対して、診断支援を可能とするような学習モデルの構築が求められている。各種の撮影装置によって得られた医用画像は、撮影装置の種類又は撮影装置の設定等に応じてフォーマットが異なる場合があるため、学習データの収集、管理、及び運用が複雑化する要因となっている。
【０００７】
例えば、内視鏡によって撮影された動画像を学習データとして用いる場合、動画像から一部のフレームを静止画像として抽出し、抽出した静止画像に対してアノテーションを付与することが行われていた。この場合、内視鏡によって撮影された動画像と、学習データ用の静止画像及びアノテーションとを個別に管理する必要があった。したがって、被検体の情報及び他の検査結果等のアノテーションとして用いることができそうな情報が、動画像に対して関連付けられていても、静止画像から当該情報を参照するためには手間が生じる場合があった。
【０００８】
本開示は、学習データの収集、管理、及び運用を効率化する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の第１態様は、情報処理装置であって、少なくとも１つのプロセッサを備え、プロセッサは、付帯情報が付帯された画像を、構造化データに変換し、構造化データに対してアノテーション情報を付与し、構造化データとアノテーション情報の組合せを用いて、入力を構造化データとし、出力をアノテーション情報とする学習モデルを学習させる。
【００１０】
上記態様において、プロセッサは、付帯情報が付帯された一連の画像群から、少なくとも１つの画像を抽出し、抽出した画像を構造化データに変換してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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